如何在C#中动态加载ONNX模型进行推理？

在C#中动态加载ONNX模型进行推理，可以使用.NET Core提供的`Microsoft.ML.OnnxRuntime`库。以下是基本步骤：

1. **安装依赖**：
首先，你需要添加`Microsoft.ML.OnnxRuntime` NuGet包到你的项目中。打开解决方案管理器，右键点击引用，然后选择“Manage NuGet Packages”。

2. **加载模型**：
使用`IExecutionEnvironment`接口创建一个执行环境实例，然后使用`ModelLoadContext`从磁盘或其他存储位置加载ONNX模型文件。例如：

using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
...
var executionEnv = new ExecutionEnvironment();
var modelPath = "path_to_your_model.onnx";
var model = Model.Load(modelPath, executionEnv);

3. **准备输入数据**：
确保你的输入数据匹配模型所期望的数据格式，然后转换成适当的Tensor。

4. **推理**：
使用加载好的模型和输入数据进行推理，通过`InferenceSession`的`Run`方法获取结果：

using var session = model.CreateSession();
var inputs = ...; // Your input data as a Tensor
var outputs = session.Run(inputs); // Returns a dictionary with output Tensors

5. **处理输出**：
解析输出Tensors，并将其转换为你所需的格式。

6. **清理资源**：
计算完成后，记得关闭`InferenceSession`以释放资源。

记住，在实际应用中，为了提高性能，你可能还会进行一些额外的优化，比如缓存模型、异步加载等。